Deconstrução da estrutura de IA: de agentes inteligentes à Descentralização

Introdução

Recentemente, a narrativa da combinação de IA e criptomoedas desenvolveu-se rapidamente. A atenção do mercado começou a se concentrar em projetos "baseados em estrutura" liderados pela tecnologia, e este nicho gerou vários projetos com uma capitalização de mercado superior a um bilhão de dólares em um curto espaço de tempo. Esses projetos originaram um novo modelo de emissão de ativos: a emissão de tokens a partir de repositórios de código no Github, com agentes desenvolvidos com base na estrutura que também podem emitir tokens novamente. Com a estrutura como base e os agentes como camada superior, formou-se um modelo semelhante a uma plataforma de emissão de ativos, que, na verdade, representa a emergência de um modelo de infraestrutura único da era da IA. Este artigo começará com uma introdução à estrutura e explorará o significado da estrutura de IA para a indústria de criptomoedas.

I. O que é um quadro?

A estrutura de IA é uma ferramenta ou plataforma de desenvolvimento de baixo nível, que integra um conjunto de módulos, bibliotecas e ferramentas pré-construídas, simplificando o processo de construção de modelos de IA complexos. Pode-se entender a estrutura como o sistema operativo da era da IA, semelhante aos sistemas operativos de desktop como Windows e Linux, ou aos sistemas móveis como iOS e Android. Cada estrutura tem suas vantagens e desvantagens, e os desenvolvedores podem escolher livremente de acordo com suas necessidades.

Embora o "AI Framework" seja um conceito novo no campo das criptomoedas, o desenvolvimento de frameworks de IA já tem quase 14 anos de história. No campo da IA tradicional, existem frameworks maduros disponíveis, como o TensorFlow do Google e o Pytorch da Meta. Os projetos de frameworks que surgem nas criptomoedas são projetados para atender à grande demanda de agentes sob a onda de IA e se estendem a outras áreas, formando frameworks de IA em diferentes nichos.

1.1 Eliza

Eliza é uma estrutura de simulação multi-Agente lançada pela ai16z, projetada para criar, implantar e gerenciar Agentes de IA autônomos. Desenvolvida em TypeScript, possui boa compatibilidade e é fácil de integrar com APIs.

Eliza é principalmente direcionada para cenários de redes sociais, suportando integração em múltiplas plataformas, incluindo Discord, X/Twitter, Telegram, entre outras. No que diz respeito ao processamento de conteúdos de mídia, suporta análise de documentos PDF, extração de conteúdos de links, transcrição de áudio, processamento de vídeo, análise de imagens, entre outras funcionalidades.

Os casos de uso suportados atualmente incluem: aplicações de assistente de IA, personagens de redes sociais, trabalhadores do conhecimento e personagens interativas, entre outros. Os modelos suportados incluem inferência local de modelos de código aberto, inferência em nuvem da API OpenAI, entre outros.

1.2 G.A.M.E

G.A.M.E é uma estrutura de IA multimodal gerada e gerida automaticamente lançada pela Virtual, focada principalmente no design de NPCs inteligentes em jogos. A característica é que até mesmo utilizadores com baixo código ou sem código podem utilizá-la, bastando modificar parâmetros para participar no design de Agentes.

O núcleo do G.A.M.E é um design modular que trabalha em colaboração através de vários subsistemas, incluindo interface de sugestões do Agente, subsistema de percepção, motor de planejamento estratégico, contexto do mundo, módulo de processamento de diálogos, operador de carteira em cadeia, módulo de aprendizagem e outros componentes.

Este framework foca principalmente na tomada de decisões, feedback, percepção e personalidade dos Agentes em ambientes virtuais, sendo aplicável a jogos e cenários de metaverso. Atualmente, vários projetos já adotaram este framework para construção.

1.3 Rig

Rig é uma ferramenta de código aberto escrita na linguagem Rust, destinada a simplificar o desenvolvimento de aplicações de modelos de linguagem de grande escala. Ela fornece uma interface de operação unificada, facilitando a interação dos desenvolvedores com vários provedores de serviços LLM e bancos de dados vetoriais.

As características principais do Rig incluem: interface unificada, arquitetura modular, segurança de tipo, desempenho eficiente, entre outros. O fluxo de trabalho é que o pedido do usuário passa pela camada de abstração do fornecedor, em seguida, o agente inteligente chama várias ferramentas ou consulta o armazenamento de vetores, e por fim, gera a resposta através de mecanismos como a geração aumentada por recuperação.

Rig é adequado para construir sistemas de perguntas e respostas, ferramentas de pesquisa de documentos, chatbots com capacidade de percepção contextual e outros cenários.

1.4 ZerePy

ZerePy é uma estrutura de código aberto baseada em Python, que simplifica o processo de implantação e gestão de Agentes de IA na plataforma X. Ele herda as funcionalidades principais do projeto Zerebro, mas adota um design mais modular e fácil de expandir.

ZerePy fornece uma interface de linha de comando, facilitando a gestão de Agentes de IA pelos usuários. A arquitetura central baseia-se em um design modular, suportando LLM da OpenAI e da Anthropic, integrando diretamente a API da plataforma X, permitindo que o Agente realize operações como postar, responder, entre outras. Há planos futuros para integrar um sistema de memória, permitindo que o Agente se lembre de interações anteriores.

Em comparação com Eliza, ZerePy concentra-se mais em simplificar o processo de implantação de Agentes de IA em plataformas sociais específicas, inclinando-se para aplicações práticas.

Dois, a cópia do ecossistema BTC

O caminho de desenvolvimento do Agente de IA tem semelhanças com o ecossistema BTC recente. O ecossistema BTC passou por fases como BRC20, competição multi-protocólo, BTC L2 e BTCFi. O Agente de IA desenvolve-se mais rapidamente com base em uma pilha de tecnologia de IA tradicional madura, passando por fases como GOAT/ACT, Agentes do tipo Social e competição entre estruturas de Agentes de IA analíticos.

Os projetos de infraestrutura em torno da Descentralização e segurança do Agent podem tornar-se o próximo ponto focal. No entanto, a narrativa do AI Agent não é uma repetição da história das cadeias de contratos inteligentes, mas sim uma nova abordagem para o desenvolvimento de infraestrutura. Em comparação com o Memecoin Launchpad e o protocolo de inscrições, a estrutura de AI parece mais com uma futura blockchain pública, enquanto o Agent se assemelha mais a um futuro Dapp.

O debate futuro pode mudar da disputa entre EVM e cadeias heterogêneas para uma disputa de frameworks. A questão chave é como realizar a Descentralização ou a encadeação, e qual é o significado de fazer isso na blockchain.

Três, qual é o significado de estar na blockchain?

Quando a blockchain é combinada com outras coisas, é necessário enfrentar a questão do seu significado. Ao refletir sobre as razões do sucesso do DeFi: maior acessibilidade, melhor eficiência e menores custos, além da segurança sem necessidade de confiar na Descentralização. Com base nisso, a agentificação da blockchain pode ter os seguintes significados:

1. Reduzir os custos de utilização, aumentar a acessibilidade e a escolha, permitindo que usuários comuns também possam participar do "direito de aluguer" da IA.

2. Fornecer soluções de segurança baseadas em blockchain, que atendam às necessidades de segurança da interação entre o Agent e carteiras reais ou virtuais.

3. Criar jogadas financeiras únicas em blockchain, como oportunidades de investimento relacionadas a Agentes.

4. Implementar raciocínio transparente e rastreável, aumentar a interoperabilidade, pode ser mais atraente do que os navegadores de agentes dos gigantes da internet tradicionais.

Quatro, Economia Criativa

Projetos do tipo framework podem oferecer oportunidades de empreendedorismo semelhantes ao GPT Store no futuro. A simplificação do processo de construção de agentes e a oferta de combinações de funcionalidades complexas podem ter vantagens, formando uma economia criativa Web3 mais interessante do que o GPT Store.

Em comparação com a GPT Store, que é mais voltada para a utilidade nos setores tradicionais e principalmente dominada por empresas Web2, o Web3 pode ser mais equitativo em termos de demanda e sistema econômico. A introdução da economia comunitária também pode tornar os Agentes mais completos. A economia criativa dos Agentes oferecerá oportunidades de participação para as pessoas comuns, e os futuros Memes de IA podem ser mais inteligentes e interessantes do que os Agentes nas plataformas existentes.